Computational approach for the diagnosis of mycetoma causative agents using histopathological microscopic images
Le mycétome est une maladie infectieuse chronique négligée dans les régions tropicales et subtropicales qui peut entraîner une invalidité grave. En considérant les agents responsables, le mycétome est classé en eumycétome (champignon) et actinomycétome (bactérie). La stratégie diagnostique repose su...
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| Autore principale: | |
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| Altri autori: | , , , , , |
| Natura: | Thèse numérique |
| Lingua: | Anglais |
| Pubblicazione: |
2023.
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | Accès au texte intégral https://theses.univ-orleans.fr/public/2023ORLE1006_va.pdf http://www.theses.fr/2023ORLE1006/abes https://theses.hal.science/tel-04244540 |
| Nota: |
Thèse soutenue en co-tutelle Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) Partenaire(s) de recherche : Institut Denis Poisson (Orléans, Tours ; 2018-....) (Laboratoire), Imagerie et cerveau (Tours) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Julie Delon (Président du jury) ; Pierre Spitéri, Vincent Rodin (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Méthodes d'analyse d'images histopathologiques pour le diagnostic automatique du mycétome |